OpenCV中findContours和drawContours的使用示例

最新推荐文章于 2025-12-02 09:05:16 发布
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文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉 编程
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本文介绍了如何使用OpenCV库中的findContours和drawContours函数来找到和绘制图像中的轮廓。首先，从读取图像到预处理（如灰度化和阈值化），接着使用findContours函数寻找轮廓，再用drawContours函数绘制轮廓。示例代码展示了完整流程，帮助理解这两个函数在计算机视觉中的应用。

在计算机视觉和图像处理中，轮廓是常用的概念之一。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了用于找到和绘制轮廓的函数：findContours和drawContours。本文将介绍这两个函数的使用方法，并提供相应的源代码示例。

  1. 导入必要的库和模块

首先，我们需要导入必要的库和模块。我们将使用OpenCV库和NumPy库来处理图像数据。

import cv2
import numpy as np
  1. 读取图像并进行预处理

在使用findContours和drawContours函数之前，我们需要读取图像并进行一些预处理操作，例如灰度化、阈值化等。下面是一个示例代码片段，用于读取图像并将其转换为灰度图像：

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg'
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用实际例子详细探究OpenCV的轮廓绘制函数drawContours()
昊虹AI笔记
07-03 6137
用实际例子详细探究OpenCV的轮廓绘制函数drawContours()
openCV-轮廓
weixin_41425655的博客
08-04 204
环境：openCV3.4.0，Linux，CMake 1、一般用序列来存储轮廓信息； 2、在寻找轮廓前，图像一般已经进行过二值化，或自适应二值化，或者进行了卷积处理，获得了边缘信息，例如canny算子处理，拉普拉斯处理，sobel算子处理等获得图像边缘信息的处理方法。 3、...
OpenCV成长之路(8)：直线、轮廓的提取与描述
weixin_34138056的博客
01-02 1249
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘...
opencv轮廓检测之 drawContours 函数 使用样例
>点我 ->所有文章目录
04-29 4969
最近在写车牌检测的程序, 想法是想把车牌框的边缘提取出来 但是经过二值化后的edge,  并不是完整的连接,  不少的地方有断点, 还有无关的边缘 先不考虑形态学,  看看是否能够较好的提取处来 首先先上关于findContours的内容     http://blog.youkuaiyun.com/traumland/article/details/51093262 即使不看算法只看看最后的
opencv —— findContours、drawContours 寻找并绘制轮廓
点滴博客
02-21 207
轮廓图像与 Canny 图像的区别 一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。轮廓图像和 Canny 图像乍看起来表现几乎是一致的，但其实组成两者的数据结构差别很大： Canny 边缘图像是一个点的集合，点与点之间没有联系。 轮廓图像是一个点集的集合，每个点集(即轮廓)内的点都是相邻的，点集与点集之间也存在前后、父内等关系。 寻找轮廓：findContours 函数 fi...
OpenCV之轮廓查找与绘制（findContours和drawContours函数详解）
Wendy的博客
02-03 5924
目录一、基本概念二、findContours函数详解三、代码示例四、drawContours函数详解五、代码示例六、详细解释6.1 修改参数mode为CV_CHAIN_APPROX_NONE（只检测最外层轮廓） 一、基本概念 二、findContours函数详解 函数原型： findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarch
OpenCV入门系列 —— findContours、drawContours查找轮廓并随机着色可视化
工业机器视觉
06-08 842
随着工业自动化、智能化的不断推进，机器视觉（2D/3D）在工业领域的应用和重要程度也同步激增（识别、定位、抓取、测量，缺陷检测等），而针对不同作业场景进行解决方案设计时，通常会借助PCL、OpenCV、Eigen等简单方便的开源算法库进行方案的快速验证和迭代以满足作业场景下的目标需求。为了让对工业机器视觉方向感兴趣的同学能够少走一些弯路，故推出了此一系列简易入门教程示例，让初次使用者能够最简单直观地感受到当前所用算法模块的执行效果。后续会逐步扩增与工业机器视觉相关的一些其它内容，如：项目案例剖析、场景数据分
【opencv】示例-contours2.cpp 使用 findContours 和drawContours函数来查找和绘制轮廓
cxyhjl的博客
04-06 393
// 包含OpenCV图像处理头文件 #include "opencv2/imgproc.hpp" // 包含OpenCV高级用户界面头文件 #include "opencv2/highgui.hpp" // 化学数学函数库头文件 #include <math.h> // 包含输入输出流头文件 #include <iostream> // 使用cv和std命名空间中定义...
【python】OpenCV—findContours（4.4）
bryant_meng
10-30 1318
PCA是一种统计方法，用于减少数据集的维度，同时保留数据中的主要变化特征。通过PCA，可以找到数据中的“主成分”，这些主成分定义了数据的主要变化方向。找出物体轮廓，根据 PCA 计算特征值和特征向量，绘制特征值和特征向量，来初步展示物体的方向。仔细核对发现这个不符合上述的规则，个人理解，因为这个和正方向是反的（还原不到上述的正方向），第一个是绘制方向的直线，第二个和第三个分别绘制箭头，偏离直线 ±45°。遍历轮廓，剔除面积过小或者过大的轮廓，绘制轮廓，调用。是系数，影响的是绘制时候的长度。
047_輪廓(findContours、drawContours) _ 阿洲的程式教學1
08-03
下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Canny边缘检测，`findContours`以及`drawContours`来找出并绘制图像中的轮廓： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat src = ...
【python】OpenCV—findContours（4.3）
bryant_meng
10-30 1722
在这个示例中，我们首先定义了一个矩形的中心点、宽度、高度和旋转角度，然后创建了一个 cv2.RotatedRect 对象来表示这个旋转矩形。需要注意的是，如果 box 是一个 cv2.RotatedRect 对象，那么它本身就包含了旋转信息（即旋转角度和中心点），此时 rotMat 参数将被忽略，因为 cv2.RotatedRect 已经定义了矩形的旋转状态。然而，它的效果也依赖于所选的阈值，因此在实际应用中，可能需要根据具体情况调整 threshold1 和 threshold2 的值。
OpenCV(三十五)：黑帽操作与顶帽操作
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顶帽 = 原图 - 开运算黑帽 = 闭运算 - 原图顶帽突出小的亮细节黑帽突出小的暗细节内核大小决定“多大算细节”顶帽用于亮点、亮线增强黑帽用于暗点、暗线增强OCR、医学、检测、图像增强常用两者可结合使用改善光照不均和细节。
【OpenCV】Python图像处理之图像表示方法
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OpenCV-Python中图像以NumPy数组形式存储，不同图像类型对应不同维度的数组结构。灰度图像为二维数组(height,width)，彩色图像为三维数组(height,width,3)以BGR格式存储，带透明通道的图像为四维数组(height,width,4)。数组数据类型默认为uint8(0-255)，可通过astype()转换类型。图像坐标原点在左上角，索引顺序为img[row,col]。掌握NumPy数组的维度、数据类型和索引方式是图像处理的基础，能高效实现像素操作、通道处理和格式转换等任务。
c++ opencv缺少openh264-1.8.0-win64.dll
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openh264-1.8.0-win64.dll下载。下载之后复制到opencv的dll所在目录bin里面。c++ opencv处理视频的时候可能会出现。
OpenCV 基于上升距离计算边缘清晰度
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12-01 1655
本文介绍了Python中常用的图像预处理技术，包括图像读取、尺寸调整、归一化、噪声去除和增强等操作。详细讲解了使用OpenCV、PIL/Pillow等库实现各项预处理的方法，如BGR转RGB格式转换、双线性插值调整尺寸、高斯/中值/双边滤波去噪、直方图均衡化增强对比度等。文章还涵盖了图像格式转换和数据增强技术，并针对不同计算机视觉任务（分类、检测、医学图像）给出了预处理建议。这些基础步骤对于统一数据格式、消除干扰和增强特征至关重要，是计算机视觉任务的重要前提。
深入浅出OpenCV：编译并使用OpenCV
weixin_67035108的博客
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本文详细介绍了OpenCV的两种安装方式：本地直接安装和使用CMake编译源码。本地安装适合初学者，只需下载安装包并选择路径即可；源码编译则适用于需要自定义配置的用户，需使用CMake工具指定源码路径和生成选项。文章还提供了Qt搭配MSVC版本OpenCV的配置方法，包括路径添加和库文件引用。两种方式最终都会生成包含头文件和库文件的OpenCV开发环境，供后续项目使用。
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棒棒的皮皮
12-01 830
本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Anaconda安装预编译包，安装完成后通过版本检查和测试代码验证环境是否正常。
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www_dong的博客
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请给我一段c++使用opencv4中findcontours算法的示例
02-15
好的，以下是使用 OpenCV 4 中的 findContours 算法的示例： ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_...
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